RSNA2019腹部影像学

2019年RSNA腹部影像学内容丰富，本文分别对人工智能（AI）、肝胆系统、胰腺、消化道、泌尿生殖系统、介入方面的影像学研究热点和进展进行阐述。 人工智能（AI）今年AI相关的研究较往年明显增加，专设了一个AI版块。涉及腹部部分主要包括以下几个方面。1、肝脏Hectors等研究发现，MRI影像组学特征与肝癌组织病理学、基因组学特征以及复发之间存在显著相关。Singh等结合增强DECT及基于机器学习（ML）建立模型发现，基于DECT的肿瘤分析和影像组学原型可以准确地区分肝良、恶性病灶。基于标准库（PyRadiomics 2.1.2）及主成分分析（PCA）、支持向量机（SVM）分类器等AI方法，Liu等研究发现肝门静脉期和增强前的MRI影像学特征可能区分肝细胞-胆管混合癌（cHCC-CC）与肝细胞癌 ………………………………